FERO BigData
产业大数据风控解决方案
[数据化]替代[拍脑袋],轻松应对产业金融风险
金融业务风险控制管理面临的问题
问:繁多的数据到底怎么用?
答:企业内部数据价值最大化、筛选适合自己的外部数据源
问:不想通过主观判断决定风险?
答:科学的风险评分模型、全面的风险决策设计
问:想要简洁却不简单的系统建设?
答:统一的数据仓库、动态灵活的规则引擎、稳定完善的大数据分析平台
传统风控
VS
大数据风控
风险不易掌握
线下人为主观判断
耗费大量时间分析调研
限于人工观察到的风险
过滤大部分风险因素
有标准的数据运算
资料录入结果一目了然
大数据分析挖掘风险点
产业大数据风控解决方案关键点
数据建仓
依托全面的企业系统、数据状况调研,针对性设计数据仓库数据模型;围绕业务部门需求,针对不同数据应用设计相应数据集市。
风控建模
利用多源数据,使用定量+定性的方法,设计个人、公司的风险信用模型;针对业务风险设计相应的风险规则;通过风险评级进行授信额度、风险定价等策略设计。
模型实施
开发人员逻辑编写;构建动态灵活的规则引擎,以适应不断发展的规则逻辑改变;基于Hadoop生态系统构建大数据分析平台,以支持对海量数据的批处理、即时查询合流处理;提供需要认证的对外web接口服务。